• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    結(jié)合認(rèn)知診斷和答題行為分析的試題推薦方法*

    2022-12-16 09:23:06熊超馬華
    計(jì)算機(jī)時(shí)代 2022年12期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)學(xué)生

    熊超,馬華

    (湖南師范大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院,湖南 長沙 410081)

    0 引言

    隨著近年來在線教育大規(guī)模普及,線上學(xué)習(xí)已經(jīng)成為當(dāng)前的主要學(xué)習(xí)形式之一,在線學(xué)習(xí)平臺(tái)中豐富的試題資源,對于學(xué)生鞏固與強(qiáng)化所學(xué)知識(shí),發(fā)揮了重要作用[1]。但是,試題庫中的試題資源數(shù)量通常比較龐大,而多數(shù)現(xiàn)有的試題系統(tǒng)僅由學(xué)生自主選擇所需練習(xí)的試題,學(xué)生往往憑借主觀感覺去選擇試題,可解釋性不高。同時(shí),學(xué)生對需要練習(xí)的知識(shí)點(diǎn)的感知較為籠統(tǒng)[2],容易陷入典型的學(xué)習(xí)困境,即不清楚自己對各個(gè)知識(shí)點(diǎn)的掌握情況,也不知道應(yīng)該挑選哪些適合自己的試題來鞏固或強(qiáng)化所學(xué)的知識(shí)點(diǎn)。因此,我們對學(xué)生的認(rèn)知狀態(tài)進(jìn)行科學(xué)的診斷分析,并以此來指導(dǎo)在線學(xué)習(xí)平臺(tái)對學(xué)生進(jìn)行個(gè)性化的試題推薦,這已成為當(dāng)前的一個(gè)研究熱點(diǎn)[3-4]。

    心理與教育測量中,對個(gè)體的認(rèn)知過程、加工技能或知識(shí)結(jié)構(gòu)的診斷評估被稱為認(rèn)知診斷[5]。DINA模型[6]是一種典型的認(rèn)知診斷模型,目前,大多數(shù)基于認(rèn)知診斷的試題推薦都是基于DINA 模型,例如,朱天宇等人[7]基于DINA 模型提出了一套試題推薦方法。DINA 模型僅支持對客觀題的處理,即答案僅為對或錯(cuò)兩種情況。針對DINA 模型的局限性,Liu 等人[8]提出了模糊認(rèn)知診斷框架(fuzzy cognitive diagnosis framework,F(xiàn)uzzyCDF)以支持認(rèn)知診斷模型處理主觀題。然而,現(xiàn)有研究在進(jìn)行個(gè)性化試題推薦時(shí),側(cè)重于考慮學(xué)生個(gè)體的認(rèn)知診斷情況,缺乏對學(xué)生群體的共性特性的評估。

    綜上所述,本文在模糊認(rèn)知診斷框架的基礎(chǔ)上,對學(xué)生在主觀題和客觀題上的答題行為進(jìn)行建模分析,計(jì)算學(xué)生答題風(fēng)格相似度,再采用協(xié)同過濾方法計(jì)算具有相似做題風(fēng)格的學(xué)生得分上的相似度。

    通過充分考慮學(xué)生的個(gè)體知識(shí)點(diǎn)掌握程度和群體的學(xué)生學(xué)習(xí)共性,本文提出了一個(gè)新的個(gè)性化試題混合推薦方法,并基于它進(jìn)行了系統(tǒng)實(shí)現(xiàn),該系統(tǒng)以學(xué)生的試題作答情況、知識(shí)點(diǎn)關(guān)聯(lián)矩陣和答題行為作為輸入,對學(xué)生進(jìn)行認(rèn)知診斷分析與建模,獲取學(xué)生的知識(shí)點(diǎn)掌握情況,為其推薦合適的試題,生成學(xué)生認(rèn)知診斷報(bào)告,以此為學(xué)生自主學(xué)習(xí)提供指導(dǎo),可有效提升學(xué)生的學(xué)習(xí)質(zhì)量和效率。

    1 相關(guān)理論

    1.1 模糊認(rèn)知診斷框架

    傳統(tǒng)的DINA 模型僅能有效地處理客觀題,而無法有效地處理主觀題。針對這一問題,Liu 等人[8]提出了FuzzyCDF。該框架的思路是首先通過IRT 的雙參數(shù)反應(yīng)模型表達(dá)式計(jì)算出學(xué)生對知識(shí)點(diǎn)的認(rèn)知狀態(tài),即使用一個(gè)模糊集合中的值(即一個(gè)從0 到1 的實(shí)數(shù))來表示學(xué)生對于知識(shí)點(diǎn)的認(rèn)知能力,再用模糊并和模糊交運(yùn)算來建立主觀題和客觀題的認(rèn)知作答模式。使用知識(shí)點(diǎn)相關(guān)的模糊集的隸屬函數(shù)來確定學(xué)生i 對知識(shí)點(diǎn)k的掌握程度,其計(jì)算方法如下所示。

    其中,αik表示學(xué)生i對知識(shí)點(diǎn)k的掌握程度,即學(xué)生i對知識(shí)點(diǎn)k的隸屬度i(k);aik表示知識(shí)點(diǎn)的區(qū)分度;bik表示知識(shí)點(diǎn)k對于學(xué)生i來說的難度;θi表示學(xué)生i的潛在特質(zhì)水平;D為常數(shù)等于-1.7。對于客觀題,學(xué)生只有掌握試題考察的所有知識(shí)點(diǎn)才能答對它。而對于主觀題,學(xué)生在主觀題上的得分越高,說明他掌握的知識(shí)點(diǎn)越多,其對該題的掌握程度也越高??陀^題和主觀題的計(jì)算公式如下:

    其中,ηij表示學(xué)生i對試題j的掌握程度;αik表示學(xué)生i對知識(shí)點(diǎn)k的掌握程度;qjk表示試題j是否考察了知識(shí)點(diǎn)k,取值為1代表考察了,取值為0代表未考察;∩和∪分別代表模糊交和模糊并運(yùn)算。

    1.2 概率矩陣分解

    概率矩陣分解(probabilistic matrix factorization,PMF)作為一種傳統(tǒng)的預(yù)測方法,最開始被用于電影推薦,之后被廣泛用于推薦系統(tǒng),可以通過預(yù)測學(xué)生在試題上的得分來將其應(yīng)用于個(gè)性化試題推薦。首先將學(xué)生和試題分別對應(yīng)到傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)中的用戶和商品,再將學(xué)生的答題情況矩陣對應(yīng)用戶對物品的喜愛程度。圖1為將概率矩陣分解應(yīng)用于學(xué)生得分矩陣分解時(shí)的圖模型,PMF 將學(xué)生得分矩陣R分解為學(xué)生和試題的特征矩陣M、N,其中M∈ZD×V、N∈ZD×V且Mu和Nv分別表示特定學(xué)生u和試題v的潛在特征向量來刻畫學(xué)生和試題在低維空間下的表現(xiàn)。

    圖1 學(xué)生成績PMF圖模型

    2 一種新的個(gè)性化試題推薦方法

    2.1 學(xué)生答題行為和作答情況獲取

    本文獲取的學(xué)生答題行為為學(xué)生跳題行為與學(xué)生修改答案行為。其中,學(xué)生跳題行為可分為明顯性跳題和技巧性跳題,明顯性跳題即用戶由于對試題考察知識(shí)點(diǎn)不熟悉等原因放棄試題,而技巧性跳題則表示學(xué)生為了取得更好的成績?nèi)ミ\(yùn)用一些技巧跳題,如在規(guī)定時(shí)間內(nèi)作答試題,學(xué)生主動(dòng)放棄一些耗時(shí)較大而分值較少的試題。由于本系統(tǒng)不限制學(xué)生做題的時(shí)間,因此僅需考慮學(xué)生的明顯性跳題行為。首先,系統(tǒng)在生成推薦試題列表時(shí)將試題號(hào)按列表順序存入數(shù)據(jù)庫中,之后在學(xué)生作答過程中將正在作答試題號(hào)與數(shù)據(jù)庫中應(yīng)作答試題號(hào)進(jìn)行比較,若相等則不記錄,若不相等則將數(shù)據(jù)庫中該學(xué)生跳題次數(shù)加1。同時(shí),在用戶的作答過程中,除了記錄答案外還記錄本次答案提交時(shí)刻及上次答案提交時(shí)刻,若兩個(gè)時(shí)刻不相等,則說明用戶在作答后修改答案,將數(shù)據(jù)庫中該學(xué)生改題次數(shù)加1。

    將學(xué)生每次作答完推薦試題后的答題情況存入數(shù)據(jù)庫中,每一條作答情況記錄對應(yīng)一條推薦列表,0表示錯(cuò)誤,1表示正確,以字符串形式存儲(chǔ)。

    2.2 計(jì)算學(xué)生答題風(fēng)格相似度

    從數(shù)據(jù)庫中提取學(xué)生答題行為矩陣B矩陣,該矩陣一行表示一名學(xué)生,第一列為跳題次數(shù),第二列為改題次數(shù)。通過式⑷計(jì)算兩個(gè)學(xué)生u1和u2之間的相似度。

    計(jì)算當(dāng)前學(xué)生與其余所有學(xué)生的相似度,然后選取相似度最高的前50名學(xué)生組成學(xué)生集U。

    2.3 基于FuzzyCDF進(jìn)行學(xué)生認(rèn)知診斷

    基于FuzzyCDF 進(jìn)行學(xué)生認(rèn)知診斷的步驟如下:①使用MCMC算法對FuzzyCDF進(jìn)行失誤率s、猜測率g、潛在特質(zhì)θ、主觀題歸一化方差σ、分度a和困難度b的參數(shù)估計(jì),并結(jié)合一部分初始數(shù)據(jù)獲得訓(xùn)練后的模型。②提取學(xué)生作答模型,使用訓(xùn)練過的FuzzyCDF對學(xué)生作答情況進(jìn)行分析,由式⑴計(jì)算學(xué)生對各個(gè)知識(shí)點(diǎn)的掌握情況,由式⑵、式⑶計(jì)算學(xué)生在各個(gè)試題上的掌握水平,學(xué)生試題掌握水平表現(xiàn)為一個(gè)矩陣(即學(xué)生試題掌握矩陣A,A中的每一行代表一個(gè)學(xué)生,每一列代表一個(gè)試題)。③由于每次學(xué)生在使用系統(tǒng)進(jìn)行習(xí)題練習(xí)之后都會(huì)產(chǎn)生新的歷史作答記錄,因此在學(xué)生每次使用完系統(tǒng)退出之后,都需要更新參數(shù)以準(zhǔn)確獲得學(xué)生的知識(shí)點(diǎn)掌握情況。

    2.4 基于PMF的得分預(yù)測

    在得到學(xué)生認(rèn)知診斷信息和答題風(fēng)格相似的學(xué)生集合U后,將其用于概率矩陣分解。具體的,首先在學(xué)生試題掌握矩陣A中提取出學(xué)生集合U中所有學(xué)生的試題掌握情況組成相似學(xué)生試題掌握矩陣S,然后由式⑸從相似學(xué)生試題掌握矩陣S中提取特征buv,其作為PMF的先驗(yàn)信息[6]。

    其中,bu表示學(xué)生Pu的學(xué)習(xí)得分先驗(yàn)程度,體現(xiàn)了學(xué)生之間知識(shí)點(diǎn)掌握程度的差異,為矩陣A第u行的平均值bv表示試題v的先驗(yàn)得分程度,體現(xiàn)了題目之間難易程度的差異,為矩陣A第v列的平均值。然后利用概率矩陣分解和式⑹獲得學(xué)生的潛在作答情況ηuv。

    其中,μ為總體平均分,ρ表示學(xué)生個(gè)性學(xué)習(xí)狀態(tài)與共性學(xué)習(xí)狀態(tài)在預(yù)測時(shí)所占的比例,ρ∈[0,1],ρ越大表示預(yù)測得分更多的受學(xué)習(xí)狀態(tài)共性影響,可自行調(diào)節(jié),M、N表示PMF 分解出的低緯因子。其中,個(gè)性學(xué)習(xí)表示不考慮與其他學(xué)生的相似度,而共性學(xué)習(xí)則考慮當(dāng)前學(xué)生與其他學(xué)生間的相似度。

    2.5 根據(jù)學(xué)生得分預(yù)測進(jìn)行試題推薦

    在獲得學(xué)生潛在作答情況ηuv后,計(jì)算出學(xué)生Pu正確回答試題v的概率,隨后設(shè)定邊界值low和high(low<high),根據(jù)學(xué)生潛在作答情況向?qū)W生Pu從待推薦試題集合J中向其推薦正確作答概率在low和high之間的試題集合J0。

    3 個(gè)性化試題推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)

    3.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    系統(tǒng)采用SpringBoot、Layui、Thymeleaf 開發(fā),數(shù)據(jù)庫選用Mysql,F(xiàn)uzzyCDF 與PMF均以Python 語言編碼,使用EChart 進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化,運(yùn)用Runtime.getRuntime()執(zhí)行腳本文件從而實(shí)現(xiàn)在Java 項(xiàng)目中調(diào)用FuzzyCDF與PMF算法。系統(tǒng)主要包括了用戶管理、試題管理、知識(shí)點(diǎn)管理、試題推薦、學(xué)習(xí)診斷報(bào)告、習(xí)題練習(xí)等六個(gè)模塊。系統(tǒng)的功能模塊結(jié)構(gòu)如圖2所示。

    圖2 系統(tǒng)功能模塊結(jié)構(gòu)

    系統(tǒng)中六個(gè)核心模塊的特點(diǎn)如下。①用戶管理模塊:系統(tǒng)支持管理員、教師、學(xué)生三種權(quán)限登錄,管理員負(fù)責(zé)管理教師和學(xué)生賬號(hào),教師負(fù)責(zé)知識(shí)點(diǎn)管理、試題管理,學(xué)生可進(jìn)行試題練習(xí)和查看認(rèn)知診斷報(bào)告。其中,管理員賬號(hào)只能在數(shù)據(jù)庫中添加,教師賬號(hào)只能由管理員進(jìn)行管理而不能注冊,學(xué)生賬號(hào)允許學(xué)生自主注冊。②試題管理模塊:系統(tǒng)支持教師錄入、修改、刪除試題,為試題添加相關(guān)知識(shí)點(diǎn)。③知識(shí)點(diǎn)管理模塊:系統(tǒng)支持教師增加、修改、刪除知識(shí)點(diǎn)信息,同時(shí)知識(shí)點(diǎn)的變化會(huì)影響Q矩陣的變化。④試題推薦模塊:系統(tǒng)用本文提出的試題推薦方法生成學(xué)生試題推薦列表。⑤學(xué)習(xí)診斷模塊:系統(tǒng)將學(xué)生對各知識(shí)點(diǎn)的掌握情況通過Echart 以可視化的方式呈現(xiàn),讓學(xué)生直觀地了解自己對各個(gè)知識(shí)點(diǎn)的掌握情況,有助于提高增強(qiáng)學(xué)習(xí)針對性和提高學(xué)習(xí)效率。⑥試題練習(xí)模塊:系統(tǒng)支持學(xué)生自己選擇不同知識(shí)點(diǎn)關(guān)聯(lián)的試題,也支持學(xué)生練習(xí)系統(tǒng)推薦試題。學(xué)生選擇練習(xí)推薦試題時(shí),系統(tǒng)訪問數(shù)據(jù)庫查看學(xué)生最新的試題推薦列表,將試題展示出來。學(xué)生在進(jìn)行試題練習(xí)時(shí)系統(tǒng)會(huì)記錄其作答情況及答題行為。

    3.2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

    學(xué)生登錄后的首頁如圖3 所示,認(rèn)知診斷結(jié)果的展示頁面如圖4所示。

    圖3 學(xué)生首頁

    圖4 認(rèn)知診斷報(bào)告頁面

    4 結(jié)束語

    本文提出的個(gè)性化試題推薦方法和系統(tǒng),基于模糊認(rèn)知診斷框架獲取學(xué)生的當(dāng)前認(rèn)知狀態(tài),分析學(xué)生答題過程中的動(dòng)態(tài)行為數(shù)據(jù),獲得學(xué)生的共性特性,通過結(jié)合這兩方面的信息來提高個(gè)性化試題推薦的準(zhǔn)確性有利于提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率和試題資源利用率。未來研究中,我們將引入自然語言處理,使系統(tǒng)能處理簡答題等多種主觀題,以完善系統(tǒng)對更多主觀和客觀題型的處理機(jī)制。

    猜你喜歡
    數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)學(xué)生
    Smartflower POP 一體式光伏系統(tǒng)
    WJ-700無人機(jī)系統(tǒng)
    ZC系列無人機(jī)遙感系統(tǒng)
    北京測繪(2020年12期)2020-12-29 01:33:58
    趕不走的學(xué)生
    連通與提升系統(tǒng)的最后一塊拼圖 Audiolab 傲立 M-DAC mini
    數(shù)據(jù)庫
    學(xué)生寫話
    學(xué)生寫的話
    數(shù)據(jù)庫
    數(shù)據(jù)庫
    亚洲av日韩精品久久久久久密| 午夜a级毛片| 精品一区二区三区视频在线观看免费| 亚洲精品在线美女| 好男人电影高清在线观看| 身体一侧抽搐| 欧美又色又爽又黄视频| 五月伊人婷婷丁香| 久久亚洲精品不卡| 宅男免费午夜| 听说在线观看完整版免费高清| 久久久精品欧美日韩精品| 国产欧美日韩一区二区精品| 精品国内亚洲2022精品成人| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 五月玫瑰六月丁香| tocl精华| 久久国产精品人妻蜜桃| 可以免费在线观看a视频的电影网站| 在线国产一区二区在线| 最好的美女福利视频网| 搡老妇女老女人老熟妇| 中出人妻视频一区二区| 又黄又粗又硬又大视频| 久久国产乱子伦精品免费另类| 精品久久久久久久毛片微露脸| 99精品久久久久人妻精品| 精品久久久久久久久久免费视频| 老汉色∧v一级毛片| 黄片小视频在线播放| 精品久久久久久久末码| 欧美国产日韩亚洲一区| netflix在线观看网站| 久热爱精品视频在线9| 国产成人av激情在线播放| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 制服人妻中文乱码| 欧美另类亚洲清纯唯美| 精品一区二区三区av网在线观看| 国产激情偷乱视频一区二区| 在线观看日韩欧美| 女警被强在线播放| 老司机午夜福利在线观看视频| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 啦啦啦韩国在线观看视频| 亚洲自偷自拍图片 自拍| 国产亚洲av高清不卡| 国产精品久久久久久亚洲av鲁大| av欧美777| 亚洲国产欧美人成| 精品久久久久久久末码| aaaaa片日本免费| 制服人妻中文乱码| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 91麻豆精品激情在线观看国产| 69av精品久久久久久| 免费看日本二区| 久久精品亚洲精品国产色婷小说| 国内揄拍国产精品人妻在线| 男人的好看免费观看在线视频 | 一二三四在线观看免费中文在| 日本 av在线| 人成视频在线观看免费观看| 欧美大码av| 精品不卡国产一区二区三区| 亚洲精品色激情综合| 成人手机av| 两个人看的免费小视频| 麻豆久久精品国产亚洲av| 亚洲18禁久久av| 欧美色视频一区免费| 国产探花在线观看一区二区| 悠悠久久av| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 夜夜爽天天搞| 色尼玛亚洲综合影院| 小说图片视频综合网站| 国产精品九九99| 国产精品美女特级片免费视频播放器 | 大型av网站在线播放| 99久久综合精品五月天人人| 又紧又爽又黄一区二区| 十八禁网站免费在线| 欧美色视频一区免费| 黄色毛片三级朝国网站| 日韩欧美精品v在线| 黄频高清免费视频| 99热这里只有精品一区 | 国产一区二区三区视频了| 老汉色av国产亚洲站长工具| 国产成人一区二区三区免费视频网站| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 毛片女人毛片| 免费在线观看日本一区| 久久人人精品亚洲av| 九九热线精品视视频播放| aaaaa片日本免费| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲| 91麻豆精品激情在线观看国产| 国产亚洲av嫩草精品影院| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 久久久久亚洲av毛片大全| 俄罗斯特黄特色一大片| 中出人妻视频一区二区| 精品国产乱子伦一区二区三区| 日日爽夜夜爽网站| 国产av一区在线观看免费| 国产精品免费视频内射| 国产91精品成人一区二区三区| 午夜福利视频1000在线观看| 国产激情偷乱视频一区二区| 在线观看一区二区三区| 欧美色视频一区免费| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 啪啪无遮挡十八禁网站| 精品国产乱子伦一区二区三区| 91字幕亚洲| 久久中文字幕人妻熟女| 国产高清videossex| 在线观看www视频免费| 色哟哟·www| 久久人人爽人人片av| 久久亚洲国产成人精品v| 亚洲精品成人久久久久久| 亚洲五月天丁香| 国产日韩欧美在线精品| 中文欧美无线码| 两个人视频免费观看高清| 国产精品永久免费网站| 午夜福利在线在线| 日本爱情动作片www.在线观看| 国产久久久一区二区三区| 成人特级黄色片久久久久久久| 国产成人福利小说| 国产亚洲欧美98| 精品少妇黑人巨大在线播放 | 欧美bdsm另类| 日本欧美国产在线视频| 老女人水多毛片| 在线观看免费视频日本深夜| 乱人视频在线观看| 精品久久久久久久久久久久久| 九九在线视频观看精品| 国产精品爽爽va在线观看网站| 又爽又黄无遮挡网站| 伦理电影大哥的女人| 日韩欧美三级三区| 麻豆成人午夜福利视频| 成人永久免费在线观看视频| 99热网站在线观看| 国产视频内射| 免费观看在线日韩| 一区二区三区四区激情视频 | a级毛片a级免费在线| 欧美成人免费av一区二区三区| 人体艺术视频欧美日本| 免费看美女性在线毛片视频| 天堂影院成人在线观看| 午夜福利高清视频| 日本免费a在线| 亚洲不卡免费看| 亚洲一区二区三区色噜噜| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 成年av动漫网址| 不卡一级毛片| 色播亚洲综合网| 国产成人a区在线观看| 欧美又色又爽又黄视频| 好男人视频免费观看在线| 国产色婷婷99| 搡女人真爽免费视频火全软件| 亚洲四区av| 久久亚洲国产成人精品v| 男女下面进入的视频免费午夜| 给我免费播放毛片高清在线观看| 人人妻人人看人人澡| 五月伊人婷婷丁香| 国产麻豆成人av免费视频| 国产成人freesex在线| av免费在线看不卡| 婷婷色av中文字幕| 男的添女的下面高潮视频| 一个人免费在线观看电影| 老师上课跳d突然被开到最大视频| 国产爱豆传媒在线观看| 99国产精品一区二区蜜桃av| 国产成人a区在线观看| 亚洲乱码一区二区免费版| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 美女黄网站色视频| 成年免费大片在线观看| 成人特级黄色片久久久久久久| 最近视频中文字幕2019在线8| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 精品一区二区三区人妻视频| 国产成人a∨麻豆精品| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 好男人视频免费观看在线| 国产午夜精品一二区理论片| 精品国产三级普通话版| 啦啦啦啦在线视频资源| av在线蜜桃| 综合色丁香网| 亚洲av成人精品一区久久| 亚洲欧美精品专区久久| 美女内射精品一级片tv| 少妇的逼水好多| 欧美日韩精品成人综合77777| 亚洲精品国产av成人精品| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 丰满的人妻完整版| 美女高潮的动态| 成年女人看的毛片在线观看| 夜夜爽天天搞| 国产在线男女| 亚洲综合色惰| 麻豆乱淫一区二区| 天堂中文最新版在线下载 | 十八禁国产超污无遮挡网站| 国产真实伦视频高清在线观看| 亚洲高清免费不卡视频| 精品少妇黑人巨大在线播放 | 久久久色成人| 国产成人freesex在线| 国产成年人精品一区二区| 亚洲一区高清亚洲精品| 国产三级中文精品| 在现免费观看毛片| 99视频精品全部免费 在线| 我要看日韩黄色一级片| 国产成人a区在线观看| av免费观看日本| 国产老妇伦熟女老妇高清| 亚洲欧美日韩东京热| 亚洲av免费在线观看| 免费看日本二区| 国产精品一区二区性色av| 成人午夜高清在线视频| 啦啦啦观看免费观看视频高清| 精品久久久久久久久亚洲| 国产精品美女特级片免费视频播放器| 在线天堂最新版资源| 日韩强制内射视频| 国产成人精品一,二区 | 99久久精品一区二区三区| 亚洲国产精品sss在线观看| 国产精品久久视频播放| 日本熟妇午夜| a级毛片a级免费在线| 老女人水多毛片| 日日啪夜夜撸| 一区二区三区四区激情视频 | 国产精品一区二区性色av| 久久人人爽人人爽人人片va| 成人av在线播放网站| 免费一级毛片在线播放高清视频| 又粗又爽又猛毛片免费看| 成人特级av手机在线观看| 午夜激情福利司机影院| 色5月婷婷丁香| 少妇丰满av| 97热精品久久久久久| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久 | 九九爱精品视频在线观看| 在线天堂最新版资源| 少妇的逼好多水| 51国产日韩欧美| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看| 久久久久久久久大av| 美女 人体艺术 gogo| 麻豆成人av视频| 欧美精品国产亚洲| 国产综合懂色| 久久久久久久久大av| 亚洲精品456在线播放app| 欧美最新免费一区二区三区| 岛国在线免费视频观看| 久久久久久久久中文| 97超视频在线观看视频| 级片在线观看| 精品一区二区免费观看| 国产视频内射| 免费看a级黄色片| 成人性生交大片免费视频hd| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看| 69av精品久久久久久| av在线亚洲专区| 色哟哟·www| 男女那种视频在线观看| 99热网站在线观看| 国产av一区在线观看免费| 精华霜和精华液先用哪个| 国产人妻一区二区三区在| 美女脱内裤让男人舔精品视频 | 18+在线观看网站| 国产亚洲91精品色在线| 日本一本二区三区精品| 91麻豆精品激情在线观看国产| 欧美极品一区二区三区四区| 久久精品国产自在天天线| 成年免费大片在线观看| 久久99蜜桃精品久久| 欧美xxxx性猛交bbbb| 免费观看在线日韩| 国内精品宾馆在线| av.在线天堂| 国产成人a∨麻豆精品| 日韩国内少妇激情av| 综合色av麻豆| 午夜免费男女啪啪视频观看| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看 | 午夜亚洲福利在线播放| 国产成人一区二区在线| 国产精品女同一区二区软件| 欧美日韩国产亚洲二区| 一级二级三级毛片免费看| 欧美变态另类bdsm刘玥| 一级毛片电影观看 | 搞女人的毛片| 超碰av人人做人人爽久久| 精品国内亚洲2022精品成人| 国产亚洲91精品色在线| 国内精品久久久久精免费| 久久中文看片网| 99久国产av精品| 国产av在哪里看| 日韩 亚洲 欧美在线| 悠悠久久av| 久久午夜亚洲精品久久| 色哟哟哟哟哟哟| 一级毛片我不卡| h日本视频在线播放| 嫩草影院新地址| 日韩欧美在线乱码| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 中文字幕久久专区| 床上黄色一级片| 亚洲欧美日韩高清在线视频| АⅤ资源中文在线天堂| 99热精品在线国产| 国国产精品蜜臀av免费| 欧美高清成人免费视频www| 成人特级av手机在线观看| 国产精品电影一区二区三区| 97在线视频观看| 久久这里有精品视频免费| 国产av不卡久久| 精品久久久噜噜| 日韩欧美三级三区| 啦啦啦观看免费观看视频高清| 国产成年人精品一区二区| 国产亚洲av片在线观看秒播厂 | 你懂的网址亚洲精品在线观看 | 亚洲在线自拍视频| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 亚洲在线观看片| 国产精品免费一区二区三区在线| 成人美女网站在线观看视频| 国产成人福利小说| 久久久欧美国产精品| 国产精品爽爽va在线观看网站| 少妇的逼水好多| 综合色av麻豆| 亚洲精华国产精华液的使用体验 | 国语自产精品视频在线第100页| 岛国在线免费视频观看| .国产精品久久| 国产精品久久视频播放| 成人特级黄色片久久久久久久| 男人的好看免费观看在线视频| 国产熟女欧美一区二区| 亚洲最大成人手机在线| 麻豆久久精品国产亚洲av| 国产老妇伦熟女老妇高清| 悠悠久久av| 成人av在线播放网站| 欧美一区二区精品小视频在线| 午夜爱爱视频在线播放| 2022亚洲国产成人精品| 国产视频内射| 精华霜和精华液先用哪个| 亚洲欧美精品综合久久99| 亚洲成人中文字幕在线播放| 中文字幕制服av| 成人国产麻豆网| 欧美高清性xxxxhd video| 久久久成人免费电影| 色尼玛亚洲综合影院| 91麻豆精品激情在线观看国产| 丝袜喷水一区| 亚洲欧洲日产国产| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片| 搡老妇女老女人老熟妇| 国产精品1区2区在线观看.| 美女内射精品一级片tv| 国产极品精品免费视频能看的| 欧美色视频一区免费| 欧美一区二区精品小视频在线| 最近2019中文字幕mv第一页| 日本五十路高清| 久久人人爽人人片av| 中文欧美无线码| 亚洲欧美精品综合久久99| 午夜a级毛片| 精品久久久久久久久久久久久| 丰满人妻一区二区三区视频av| 天堂网av新在线| 亚洲国产欧美人成| 亚洲,欧美,日韩| 嫩草影院新地址| 免费无遮挡裸体视频| 最后的刺客免费高清国语| 亚洲欧美精品自产自拍| 国产麻豆成人av免费视频| 亚洲真实伦在线观看| 中出人妻视频一区二区| 热99在线观看视频| 丝袜喷水一区| 色哟哟·www| 欧美日本视频| 99国产精品一区二区蜜桃av| 全区人妻精品视频| 可以在线观看的亚洲视频| 国产极品天堂在线| 中文字幕制服av| 亚洲综合色惰| 免费一级毛片在线播放高清视频| 超碰av人人做人人爽久久| 国产毛片a区久久久久| 中国美女看黄片| 99久久九九国产精品国产免费| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 天堂网av新在线| 热99在线观看视频| 亚洲成a人片在线一区二区| 22中文网久久字幕| 日韩欧美精品免费久久| 国产免费男女视频| 丰满乱子伦码专区| 国产日韩欧美在线精品| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄 | 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 成年版毛片免费区| 搡老妇女老女人老熟妇| 午夜免费男女啪啪视频观看| 国产成人精品婷婷| 国产在视频线在精品| 亚洲欧洲国产日韩| 免费看光身美女| 99九九线精品视频在线观看视频| 亚洲国产精品合色在线| 日本一二三区视频观看| 亚洲精品亚洲一区二区| 国产精品蜜桃在线观看 | 国产v大片淫在线免费观看| 99久久精品热视频| 免费人成在线观看视频色| 99九九线精品视频在线观看视频| 一个人看的www免费观看视频| 春色校园在线视频观看| 日日啪夜夜撸| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| АⅤ资源中文在线天堂| 欧美激情国产日韩精品一区| 日韩高清综合在线| 日韩av不卡免费在线播放| 国产单亲对白刺激| 国产私拍福利视频在线观看| 麻豆一二三区av精品| 观看美女的网站| 少妇熟女aⅴ在线视频| 精品久久久久久久末码| 国产爱豆传媒在线观看| 特大巨黑吊av在线直播| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 亚洲av熟女| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 成人av在线播放网站| 国产 一区精品| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 天堂√8在线中文| 中国美白少妇内射xxxbb| 天天躁日日操中文字幕| 高清午夜精品一区二区三区 | 少妇丰满av| 国产日韩欧美在线精品| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 网址你懂的国产日韩在线| 最后的刺客免费高清国语| 国产熟女欧美一区二区| а√天堂www在线а√下载| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看| 成人特级av手机在线观看| 99精品在免费线老司机午夜| 在线免费观看的www视频| 精品久久久久久久久久久久久| 亚洲欧美成人综合另类久久久 | 一本久久中文字幕| 精品一区二区三区人妻视频| 国产人妻一区二区三区在| 一级黄色大片毛片| 校园人妻丝袜中文字幕| 亚洲欧美成人精品一区二区| 色综合站精品国产| 久久久久久久久中文| 淫秽高清视频在线观看| 看黄色毛片网站| 国产精品,欧美在线| 老师上课跳d突然被开到最大视频| 国产伦精品一区二区三区视频9| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 有码 亚洲区| 一个人看视频在线观看www免费| 日本一二三区视频观看| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区| 天堂影院成人在线观看| 听说在线观看完整版免费高清| 一级黄色大片毛片| 国产日本99.免费观看| 美女国产视频在线观看| 在线播放无遮挡| 日韩欧美精品免费久久| 只有这里有精品99| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 嫩草影院精品99| .国产精品久久| 国产中年淑女户外野战色| 国产蜜桃级精品一区二区三区| 国产午夜精品一二区理论片| 一区二区三区免费毛片| 国产av在哪里看| 中文在线观看免费www的网站| 91久久精品国产一区二区三区| 一个人看的www免费观看视频| 亚洲人与动物交配视频| 搡女人真爽免费视频火全软件| 99久久精品一区二区三区| 国产精品三级大全| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜 | 九九热线精品视视频播放| 欧美最新免费一区二区三区| 韩国av在线不卡| 99久久中文字幕三级久久日本| 色5月婷婷丁香| 久久九九热精品免费| 日本色播在线视频| 美女被艹到高潮喷水动态| 毛片一级片免费看久久久久| 亚洲精品日韩在线中文字幕 | 久久久久久大精品| 国产老妇女一区| 韩国av在线不卡| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 国产伦在线观看视频一区| 国产精华一区二区三区| 日韩欧美精品v在线| 日韩大尺度精品在线看网址| 欧美在线一区亚洲| 亚洲精品日韩在线中文字幕 | 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 女同久久另类99精品国产91| 美女高潮的动态| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 国产精品国产高清国产av| 国产黄色视频一区二区在线观看 | 亚洲va在线va天堂va国产| 国产精品无大码| 国产探花在线观看一区二区| 男女视频在线观看网站免费| 99国产极品粉嫩在线观看| 一本精品99久久精品77| 免费大片18禁| 麻豆久久精品国产亚洲av| 亚洲久久久久久中文字幕| 日韩强制内射视频| 国产午夜福利久久久久久| 亚洲av电影不卡..在线观看| 九九热线精品视视频播放| 高清午夜精品一区二区三区 | 国产一区亚洲一区在线观看| 国产午夜精品论理片| 亚洲欧美日韩高清专用| 精品国产三级普通话版| 91精品一卡2卡3卡4卡| 久久久色成人| 婷婷六月久久综合丁香| kizo精华| 在现免费观看毛片| 亚洲欧美成人综合另类久久久 | 少妇人妻一区二区三区视频| 亚洲三级黄色毛片| 精品久久久久久久末码| 亚洲欧美日韩无卡精品| 国产激情偷乱视频一区二区| 一本久久精品| 欧美日韩精品成人综合77777| 少妇的逼水好多| 亚洲最大成人手机在线| 精品国产三级普通话版| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片| 国产淫片久久久久久久久| 免费av毛片视频| 日韩,欧美,国产一区二区三区 | 日韩欧美在线乱码| 99久国产av精品国产电影| 久久亚洲精品不卡| 欧美+日韩+精品| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 高清日韩中文字幕在线|